임베디드 분석 SDK 대 iFrame: 어떤 것이 더 나은 통합 옵션일까요?

통합은 임베디드 분석 벤더를 선택할 때 가장 중요하게 고려해야 할 사항입니다. 기존 애플리케이션에 분석 기능을 통합할 때, 사용자 경험, 워크플로우, 브랜딩은 고객에게 복잡성이나 혼란을 더하지 않으면서 원활하게 흐르도록 해야 합니다.

Angular 앱, React 앱, SaaS, ERP, OEM 소프트웨어, 또는 기타 애플리케이션에 분석 기능을 통합하는 경우 두 가지 주요 옵션이 있습니다.

1. API를 사용하는 임베디드 분석 SDK를 사용하여 맞춤형 경험 제공.
2. iframes를 사용하여 관리형 SaaS 앱에서 분석 기능 구현.

본 기사에서는 이 두 가지 옵션을 검토하여 장단점을 파악하고, 귀사와 최종 사용자가 어떤 것이 가장 적합한지 결정할 수 있도록 도와드리겠습니다.

임베디드 분석과 iframes의 차이점은 무엇인가요?

목적에 맞게 설계된 임베디드 분석 SDK와 iframes 모두 애플리케이션에 데이터 분석 기능을 통합할 수 있게 해주지만, 주요 차이점은 다음과 같습니다.

• 임베디드 분석 솔루션은 대시보드, 분석 및 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스를 애플리케이션에 통합하도록 목적에 맞게 설계되었습니다. 맞춤 설정은 API를 사용하여 애플리케이션 코드에서 이루어지므로, 임베디드 분석 경험이 마치 앱의 일부인 것처럼 느껴집니다.

• iframes는 모든 애플리케이션에 타사 기능을 추가하는 레거시 방식입니다. 거의 모든 유형의 콘텐츠를 모든 앱에 임베딩할 수 있습니다. 하지만 분석 솔루션에서는 상당한 단점을 안고 있습니다. 대시보드 경험을 제공하는 데 iframes 방식을 사용하면 맞춤 설정, 스타일링, 브랜딩 및 워크플로우 측면에서 제한적인 옵션이 있습니다.

임베디드 분석과 iframes 또는 네이티브 SDK의 장단점

다음 몇 개의 섹션에서 각 접근 방식의 단점과 이점을 강조하고, 애플리케이션 개발의 미래를 위해 올바른 선택을 할 수 있도록 추천 사항을 제시하겠습니다.

임베디드 분석에 iframes를 사용하는 단점

iframes가 애플리케이션에 분석 기능을 통합하는 빠르고 간단한 방법일 수 있지만, 이 접근 방식을 결정하기 전에 고려해야 할 단점들이 있습니다. 특정 사용 사례 및 요구 사항에 따라 더 강력하고 안전한 통합 방식이 필요할 수 있습니다.

• 성능: iFrames는 특히 분석 플랫폼이 원격 서버에 호스팅되는 경우 로딩 시간을 늦추고 페이지 로드 시간을 증가시켜 애플리케이션 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 이는 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 사용자 경험에 대한 통제권을 제3자에게 맡기는 것입니다.
• 보안: iframes를 사용하여 콘텐츠를 임베딩하는 것은 악성 코드 주입을 허용하여 민감한 데이터를 공격자에게 노출할 수 있으므로 보안 위험을 초래할 수 있습니다.
• 비용: 임베디드 분석을 위한 대부분의 iframe 솔루션은 선불, 사용자당, 지속적인 클라우드 비용이 발생합니다. 이러한 솔루션은 처음에는 매력적으로 보일 수 있지만, 장기적으로는 지속적인 관리 및 임베디드 SDK 관리를 고려하더라도 임베디드 SDK 비용의 2배, 3배 또는 그 이상이 됩니다.
• 맞춤 설정: iFrames는 임베디드 콘텐츠에 대한 제한적인 맞춤 설정 옵션을 제공하여 애플리케이션의 전반적인 모양 및 느낌과 일치시키기 어렵습니다. 이는 일관된 사용자 경험을 만드는 것을 불가능하게 만듭니다. 설문조사에 따르면 “사용자 경험”은 임베디드 분석 벤더를 선택하는 #1 결정 요인입니다.
• 셀프 서비스: 많은 iframe 솔루션은 “뷰어” 전용입니다. 즉, 최종 사용자가 대시보드를 자유롭게 편집하고 생성할 수 없습니다. 그들이 할 수 있는 것 또는 셀프 서비스를 할 수 있는 사용자 수에 제한이 있는 경우가 많습니다.
• 교차 도메인 문제: iframes를 사용하여 다른 도메인의 콘텐츠를 임베딩하면 교차 도메인 문제가 발생하여 임베딩된 콘텐츠에 접근하고 조작하기 어려울 수 있습니다.
• SEO 영향: iframes를 사용하여 분석을 임베딩하면 검색 엔진이 임베딩된 콘텐츠를 올바르게 색인화할 수 없기 때문에 검색 엔진 최적화(SEO)에 부정적인 영향을 미칩니다.

iframe 솔루션을 선택하면 애플리케이션과 그 전반적인 사용자 경험, 성능 및 보안에 대한 통제권 대부분을 제3자에게 넘기게 됩니다.

임베디드 분석에 네이티브 SDK를 사용하는 단점

임베디드 분석 SDK를 사용하는 것은 iframes보다 상당한 이점을 제공하지만, 잠재적인 단점을 고려하고 임베디드 분석 플랫폼이 애플리케이션의 특정 요구 사항 및 필요에 가장 잘 맞는지 확인하는 것이 필수적입니다. 또한, 성공적인 배포를 위한 핵심 성공 기준은 필요한 시간, 리소스 및 지속적인 유지 관리를 계획하는 것입니다.

• 시장 출시 시간: 분석 플랫폼이 올바르게 통합되고 예상대로 작동하는지 확인하려면 개발 리소스가 필요합니다. 벤더가 개발팀에 대한 높은 수준의 지원과 함께 잘 문서화된 구현 계획을 포함하여 시장 출시 시간에 영향을 미치지 않도록 해야 합니다.
• 유지 보수: 임베디드 SDK를 사용할 때는 지속적인 유지 보수가 필요합니다. 여기에는 장단점이 있습니다. 단점은 구현자로서 귀하가 유지 보수 책임을 진다는 것입니다. 장점은 이러한 유지 보수 과정의 일부로 새로운 기능, 버그 수정 및 지속적인 혁신으로부터 이점을 얻는다는 것입니다.
• 라이선스 비용: 일부 SDK는 복잡한 라이선스 비용, 사용자당 비용 또는 서버 배포 비용이 있습니다. 임베디드 분석 벤더에서는 항상 투명하고 마찰 없는 가격 모델을 찾아보십시오.
• 맞춤 설정 제한: 임베디드 SDK는 일반적으로 높은 수준의 맞춤 설정을 제공하지만, 맞춤 설정할 수 있는 내용에 제한이 있을 수 있습니다. 여기에는 브랜딩, 사용자 인터페이스 속성 및 상호 작용, 추가 맞춤 설정 옵션이 포함될 수 있습니다. 평가하는 벤더가 귀하의 상호 작용 흐름 및 기존 브랜드 경험과 일치하는 엔드투엔드 사용자 경험을 보여줄 수 있다는 구체적인 증거를 항상 요청하십시오.

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임베디드 분석에 iframes를 사용하는 이점

iFrames를 통해 분석을 통합하는 데에는 두 가지 주요 이점, 즉 가격과 시장 출시 시간이 있습니다.

• 가격: 귀하의 요구 사항을 기반으로, iframe 솔루션의 초기 비용은 임베디드 SDK 경험보다 덜 비싸게 보일 수 있습니다. 그러나 단점 섹션에서 언급했듯이, 그 가격은 사용자당 비용, 서버당 비용, 클라우드 비용과 함께 시간이 지남에 따라 급등할 수 있으며, 전반적인 낮은 사용자 경험은 말할 것도 없습니다.
• 시장 출시 시간: iframe 솔루션을 제공할 때 개발 리소스가 적게 듭니다. 관리형 SaaS 애플리케이션이 iframe 솔루션을 지원하기 때문에 데이터 연결, 대시보드 생성 및 사용자 구성은 제3자 SaaS 시스템에서 수행됩니다. 개발자가 필요한 것은 단순히 iframe을 기존 애플리케이션에 통합하는 것입니다.

솔루션이 다른 애플리케이션에 임베딩되도록 의도적으로 구축되지 않은 경우, 이는 백엔드 독점 시스템에 추가적인 복잡성을 더하고 복잡한 통합을 필요로 하며, 궁극적으로 비용이 많이 드는 가격 모델로 이어집니다. 임베디드 분석 솔루션이 귀하의 앱과 원활하게 통합되지 않고 시작하여 가치를 얻기에는 너무 복잡하다면, 그만한 가치가 없을 수 있습니다.

오늘날의 많은 임베디드 분석 및 BI 벤더는 처음에 독립형 애플리케이션으로 구축되었으며, 시간이 지남에 따라 비즈니스 모델을 임베디드 솔루션으로 전환했습니다. 이것이 단절점입니다. SaaS 시장을 위해 구축된 애플리케이션 아키텍처를 임베디드 SDK 솔루션으로 재활용하는 것은 거의 불가능합니다.

임베디드 분석에 네이티브 SDK를 사용하는 이점

임베디드 분석을 위해 목적에 맞게 설계된 SDK를 사용하는 것은 맞춤 설정 증가, 쉬운 통합, 고급 기능, 향상된 보안 및 증가된 확장성을 포함하여 많은 잠재적 이점을 제공합니다. 이러한 장점은 임베디드 분석 플랫폼이 고품질의 사용자 경험을 제공하는 동시에 애플리케이션의 필요와 요구 사항을 충족하도록 보장하는 데 도움이 됩니다. 고객의 만족을 제3자의 손에 맡기는 것이 아닙니다.

• 사용자 경험: 임베딩 분석을 위해 설계된 네이티브 SDK는 높은 수준의 맞춤 설정과 유연성을 가지고 설계되어야 합니다. 여기에는 사용자 지정 브랜딩, 사용자 인터페이스 옵션 및 고객이 경험/요구하는 기타 상호 작용이 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 목적에 맞게 설계된 임베디드 분석 SDK는 사용자 인터페이스의 거의 모든 측면에 대한 API 제어를 제공합니다. 반면, iframe 솔루션은 사용자 또는 그룹을 기반으로 기능을 켜거나 끄는 경우 모든 것이 아니거나 전부입니다.
• 빠르고 간단한 통합: 대시보드, 분석 및 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스를 특정 목적으로 설계된 SDK는 호스트 애플리케이션과 원활하게 통합하는 것을 쉽게 만들어 개발팀의 통합 프로세스를 빠르게 만듭니다. 벤더를 평가할 때는 새 또는 기존 애플리케이션에 통합하는 용이성에 대한 샘플 코드, 예시 및 증거를 요청하십시오.
• 기능: 목적에 맞게 설계된 임베디드 분석 SDK는 처음부터 코딩을 시도할 때 구현하기 어렵거나 시간이 많이 걸리는 고급 비즈니스 인텔리전스 기능을 제공합니다. 여기에는 데이터 시각화, 예측 분석 및 머신러닝이 포함됩니다.
• 보안: 임베디드 분석 SDK를 사용하면 보안을 완전히 제어할 수 있습니다. 쿼리, 사용자 권한 또는 기본 테이블에 대한 액세스를 관리하기 위해 제3자에 의존하지 않습니다. 임베디드 분석 SDK의 API를 통해 이를 제어합니다.
• 배포 및 확장성: 임베디드 분석 SDK를 사용하면 데이터 호스팅 또는 배포를 위해 특정 클라우드 벤더에 묶이지 않습니다. SDK가 애플리케이션에 임베딩되므로, 배포가 어떻게 그리고 어디에서 발생하는지 귀하가 통제합니다.

분석 벤더 선택에 대한 권장 사항

임베디드 분석 솔루션에서 실제 가치를 추출하고 모든 데이터의 힘을 활용하려면, 사용자가 일상적인 워크플로우에서 사용하는 앱에 임베딩되도록 목적에 맞게 구축된 벤더를 찾으십시오.

이전 섹션에서 강조했듯이, 많은 임베디드 분석 벤더가 임베딩이 가능하다고 주장하지만, 실제로는 부분적으로만 가능합니다. 진실을 알아내려면 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다.

• 임베디드 경험은 나중에 추가된 것인가요? 아니면 처음부터 임베딩이 가능하도록 설계된 솔루션인가요?
• 임베디드 사용자는 전체 앱 경험을 얻을 수 있나요?
• 사용자가 단순히 대시보드를 보는 것을 넘어 기존 대시보드를 편집하고 새 대시보드를 추가할 수 있나요?
• SaaS 또는 데스크톱 제공과 비교하여 임베디드 제품에서 제한 사항을 발견하나요?
• 네이티브 SDK를 애플리케이션에 추가하는 것이 얼마나 쉬운지 보여주는 코드 예시가 있나요?

임베디드 분석은 너무 많은 이점을 가지고 있어서 잘못된 선택을 하여 벤더에 대한 투자 때문에 갇히고 싶지 않을 것입니다.

더 나아가, 솔루션이 임베딩되도록 특별히 설계되었는지 확인하려면, 다음을 보여주는 벤더의 구체적인 예시와 문서를 찾아볼 수 있습니다.

• API 통합 – 임베딩되도록 구축된 임베디드 분석 솔루션은 다른 애플리케이션 및 플랫폼과 쉽게 통합할 수 있는 API를 제공할 것입니다. API는 분석 솔루션의 강력한 기능을 계속 활용하면서 애플리케이션 내에 분석을 임베딩할 수 있도록 합니다. 솔루션에서 제공하는 API가 잘 문서화되어 있고, 사용하기 쉬우며, 애플리케이션에 쉽게 통합될 수 있는지 확인하십시오.
• 맞춤 설정 옵션 – 잘 설계된 임베디드 분석 솔루션은 또한 자체 애플리케이션의 모양과 느낌에 맞게 외관을 맞춤 설정할 수 있도록 할 것입니다. 여기에는 색상, 글꼴 및 전반적인 스타일을 변경하여 사용자에게 원활한 경험을 보장하는 기능이 포함됩니다. 이러한 맞춤 설정 기능은 화이트 라벨링 분석이라고 불립니다.
• 보안 및 개인 정보 보호 – 분석을 임베딩할 때, 민감한 데이터가 보호되고 안전하게 처리되는 것이 얼마나 중요한지 상관없이 확인해야 합니다. 암호화, 사용자 인증 및 권한 부여, 데이터 액세스 제어와 같은 강력한 보안 및 개인 정보 보호 기능을 찾으십시오.
• 배포 옵션 – 목적에 맞게 설계된 임베디드 분석은 필요에 맞는 유연한 배포 옵션을 제공합니다. 클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 환경에 배포하든, 벤더는 요구 사항에 가장 적합한 배포 방법을 선택할 수 있는 옵션을 제공해야 합니다.
• 확장성 – 임베디드 분석 솔루션이 데이터 및 사용자 성장에 대한 수요를 충족하도록 확장할 수 있는 것도 필수적입니다. 목적에 맞게 설계된 솔루션은 확장 가능하며 성능 저하 없이 대량의 데이터와 사용자를 처리할 수 있습니다.
• 제품 로드맵 – 벤더가 임베디드 분석 솔루션을 지속적으로 개선하려는 의지를 보여주는 제품 로드맵을 찾아보십시오. 이는 미래에 추가될 기능에 대한 아이디어를 제공하고, 솔루션이 시간이 지남에 따라 진화하는 요구 사항을 충족할 가능성이 있는지 여부를 알려줄 것입니다.

Reveal 임베디드 분석 소개

Reveal Embedded Analytics는 팀과 고객이 임베딩된 지능을 통해 데이터 통찰력을 얻고, 시장 출시 시간을 가속화하며, 앱의 사용자 경험을 혁신할 수 있도록 지원합니다.

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